Communications for Statistical Applications and Methods
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v.8
no.1
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pp.127-135
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2001
In this paper, we consider a simple method for testing the assumption of independent censoring on the basis of a Cox proportional hazards regression model with a time-dependent covariate. This method involves a two-stage sampling in which a random subset of censored observations is selected and followed-up until their true survival times are observed. Lee and Wolfe(1998) proposed an adjusted estimate of the survivor function for the dependent censoring under a proportional hazards alternative. This paper extends their result to obtain a bootstrap confidence interval for the adjusted survivor function under the dependent censoring. The proposed procedure is illustrated with an example of a clinical trial for lung cancer analysed in Lee and Wolfe(1998).
Purpose: Survival analysis of gastric cancer patients requires knowledge about factors that affect survival time. This paper attempted to analyze the survival of patients with incomplete registered data by using imputation methods. Materials and Methods: Three missing data imputation methods, including regression, expectation maximization algorithm, and multiple imputation (MI) using Monte Carlo Markov Chain methods, were applied to the data of cancer patients referred to the cancer institute at Imam Khomeini Hospital in Tehran in 2003 to 2008. The data included demographic variables, survival times, and censored variable of 471 patients with gastric cancer. After using imputation methods to account for missing covariate data, the data were analyzed using a Cox regression model and the results were compared. Results: The mean patient survival time after diagnosis was $49.1{\pm}4.4$ months. In the complete case analysis, which used information from 100 of the 471 patients, very wide and uninformative confidence intervals were obtained for the chemotherapy and surgery hazard ratios (HRs). However, after imputation, the maximum confidence interval widths for the chemotherapy and surgery HRs were 8.470 and 0.806, respectively. The minimum width corresponded with MI. Furthermore, the minimum Bayesian and Akaike information criteria values correlated with MI (-821.236 and -827.866, respectively). Conclusions: Missing value imputation increased the estimate precision and accuracy. In addition, MI yielded better results when compared with the expectation maximization algorithm and regression simple imputation methods.
PURPOSES : The accuracy of travel time information is a key measure of effectiveness and reliability of advanced traveler information systems. This study aims at investigating drivers' perception on the acceptable level of information accuracy and their corresponding valuations. METHODS : A questionnaire survey was executed for collecting driver perception data to capture the expectation level of travel time information provided and their willingness to pay for the information. A Tobit model was adopted for exploring the relationship among the acceptable level, driver socioeconomic characteristics and travel attributes. Since drivers' willingness to pay for accurate travel time information can be different according to their travel lengths, a piecewise linear regression model was developed to capture the sensitivity of values of travel time information to travel length. RESULTS : The analysis results suggest that trip purpose and travel time are two dominant factors to determine drivers' acceptable level of travel time information. For business and short trips, drivers want more accurate information than for non-business and long trips. Drivers' willingness to pay for travel time information also varies depending on their incomes, trip purposes and travel lengths. The results also show that drivers' valuation of travel time information provided is sensitive to their travel length. For longer trips, drivers are less sensitive to travel time information and then put less value on the information provided. CONCLUSIONS : Censored nonlinear regression models are developed to estimate drivers' acceptable accuracy for travel time information and their valuation using questionnaire survey data. The findings on drivers perception to the required accuracy of travel time information and their corresponding willingness to pay can be used in the design and deployment of advanced traveler information system to improve its effectiveness and usefulness through high compliance.
To investigate biomarker-based exposure to phthalates and related factors with demographics, 100 subjects who had participated in comprehensive health check-up were selected. We collected demographics through questionnaires and analyzed urine samples for 5 phthalates. Statistical likelihoods and regression methods were applied for data analysis using censored data. The highest levels of urine phthalates were 216$\mu\textrm{g}$/ml in di-isodecyl phthalate, 29.0$\mu\textrm{g}$/ml in di-butyl phthalate, 5.78$\mu\textrm{g}$/ml in di-(2-ethylhexyl) phthalate. The median values of di-(2-ethylhexyl) phthalate were 0.2340 $\mu\textrm{g}$/ml for male smokers, 0.0399 $\mu\textrm{g}$/ml for male non-smokers and 0.0085 $\mu\textrm{g}$/ml for female non-smokers, respectively. Di-(2-ethylhexyl) phthalate, benzyl butyl phthalate and di-isodecyl phthalate were higher in males than in females. In addition, mono-2-ethylhexyl phthalate was decreased with age. Our findings suggest that there might be significant demographic variations in exposure and/or metabolism of phthalates, and that health-risk assessment for phthalate exposure in humans should consider different potential risk groups.
Purpose: The influence of age on time preference is not identified in the usual cross-sectional analysis. This study aims to test whether age affects time preference after controlling for the effects of individual heterogeneity including cohort effects. Research design, data and methodology: Drawing on a nationally representative panel dataset of Indonesians, we estimate the effects of age on time preference after controlling for unobserved individual heterogeneity as well as potential cohort effects. We measure time preference exploiting information on two sets of multiple price lists: one for a one-year delay, and the other for a five-year delay. Results: When we controlled for time-invariant individual characteristics, including birth cohort effects in a fixed effects model, the older men and women were more patient in a linear fashion, particularly when the delay was longer. To highlight the importance of controlling for individual fixed effects, we repeated the specification without controlling for individual fixed effects in OLS or censored maximum likelihood regression; we found no relation between age and impatience in men or women and for a one or five-year delay. Conclusions: The older men and women are more patient, and time preferences are correlated with unobserved individual heterogeneity.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.5
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pp.1099-1107
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2017
In this study, we analyzed the determinants of wages of college graduates by using the data of "2014 Graduates Occupational Mobility Survey" conducted by Korea Employment Information Service. In general, wages contain two complex pieces of information about whether an individual is employed and the size of the wage. However, in many previous researches on wage determinants, sample selection bias tends to be generated by performing linear regression analysis using only information on wage size. We used the Heckman sample selection models for analysis to overcome this problem. The main results are summarized as follows. First, the validity of the Heckman's sample selection model is statistically significant. Male is significantly higher in both job probability and wage than female. As age increases and parents' income increases, both the probability of employment and the size of wages are higher. Finally, as the university satisfaction increases and the number of certifications acquired increased, both the probability of employment and the wage tends to increase.
A terminal event such as death may censor an intermediate event such as relapse, but not vice versa in semi-competing risks data, which is often seen in medicine, public health, and epidemiology. We propose a Weibull regression model with a normal frailty to analyze semi-competing risks data when all three transition times of the illness-death model are possibly interval-censored. We construct the conditional likelihood separately depending on the types of subjects: still alive with or without the intermediate event, dead with or without the intermediate event, and dead with the intermediate event missing. Optimal parameter estimates are obtained from the iterative quasi-Newton algorithm after the marginalization of the full likelihood using the adaptive importance sampling. We illustrate the proposed method with extensive simulation studies and PAQUID (Personnes Agées Quid) data.
Background: Lung cancer is a fatal malignancy with high mortality and short survival time. The aim of this study was to estimate survival rates of Iranian patients with lung cancer and its associate predictive factors. Materials and Methods: The study was conducted on 355 patients admitted to hospitals of West Azerbaijan in the year 2007. The patients were followed up by phone calls until the end of June 2014. The survival rate was estimated using the Kaplan-Meier method and log-rank test for comparison. The Cox's proportional hazard model was used to investigate the effect of various variables on patient survival time, including age, sex, Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) performance, smoking status, tumor type, tumor stage, treatment, metastasis, and blood hemoglobin concentration. Results: Of the 355 patients under study, 240 died and 115 were censored. The mean and median survival time of patients was 13 and 4.8 months, respectively. According to the results of Kaplan-Meier method, 1, 2, and 3 years survival rates were 39%, 18%, and 0.07%, respectively. Based on Cox regression analysis, the risk of death was associated with ECOG group V (1.83, 95% CI: 1 Conclusions: The survival time of the patients with lung cancer is very short. While early diagnosis may improve the life expectancy effective treatment is not available.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.15
no.1
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pp.1-28
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2011
The purpose of this study is to analyze the family's meals of the daily time use and to examine how shared meals time together with family is influenced by socio-demographic variables. The Time Use Survey data collected by Korean National Statistical Office in 2009 is used. Among the total sample of 21,000 individuals, 9,179 samples who are married, aged from 20 to 59 years old and non-farmers are selected for analysis. The statistical methods are frequency, percentage, and censored regression model. The following is a summary of the major findings. The first, compared with the research results in 1999 and 2004, the time use of meals by adults is longer. But average time of family meals decreases and rates of family meals participants 2009 decrease 5.6% than 1999. Secondly, the family meals time increases from about 36 minutes on weekdays to about an hours at weekends. Regardless of the day, the women's family meals time is longer than that of men's. Thirdly, the influencing factors on family meals are sex, age, education, presence or absence of spouses, monthly income, weekly working hours and presence or absence of preschoolers. And the magnitude of gender differences in daily shared meals is not particularly large except in the case of some socio-demographic variables. Regardless of the day, women's family meals time is more affected by either dual-earner status or monthly income than that of men's.
In the patients with metastatic colorectal cancer (mCRC), RAS testing is the first step to identify those that could benefit from anti-EGFR therapy. This study examined associations between KRAS mutations and clinicopathological and survival data in Iranian patients with mCRC. Between 2008 to2015 in a retrospective study, 83 cases of mCRC were referred to the Clinic of Medical Oncology. The mean follow-up was 45 months that there were 27 deaths. The 3 patients that did not complete follow-up were censored from the study. KRAS and NRAS were analyzed using allele-specific PCR primers and pyrosequencing in exons 2, 3 and 4. Multivariate survival analysis using Cox's regression model was used for affecting of variables on overall survival (OS). The mean age at diagnosis for patients was 57.7 (range, 18 to 80 years) and 61.4% were male. There was no significant different between prognostic factors and KRAS mutation with wild-type. Also, There was no significant different between KRAS mutation and KRAS wild-type for survival, but there was a significant different between KRAS 12 and 13 mutations for survival (HR 0.13, 95% CI 0.03-0.66, P=0.01). In conclusion, the prevalence of KRAS mutations in CRC patients was below 50% but higher than in other studies in Iran. As in many studies, patients with KRAS 12 mutations had better OS thn those with KRAS 13 mutation. In addition to KRAS testing, other biomarkers are needed to determine the best treatment for patients with mCRC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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